DeepSeek+Coze实战：如何从0到1打造一个热点监控智能体

大家好，我是汤师爷，专注AI智能体分享~

短视频小白经常会遇到这样的困扰。

每天花大量时间刷视频，想要找到你所在赛道的爆款内容，却总是难以系统地整理和分析？

想要批量获取某个关键词的爆款视频数据，但是市面上的采集工具要么特别贵，要么操作极其复杂？

或者，已经尝试过各种方法，但始终找不到一个高效、低成本的解决方案？

不用担心，今天我就教你搭建一个Coze智能体，轻松搞定这些烦恼。

篇幅不短，欢迎先收藏，再慢慢阅读。如果觉得有帮助，也请顺手点个赞、在看、转发支持一下~

1.为什么要做热点监控？

通过热点监控，我们可以及时发现赛道中的爆款视频：

掌握市场动向：看看哪些视频火了，就知道大家现在喜欢什么，我们也能紧跟潮流
学习创作技巧：研究爆款视频是怎么拍的，学习他们的拍摄方式，这样就能少走弯路
发现赚钱机会：看看评论区的小伙伴们都在聊什么，说不定就能找到新的商机
了解竞争对手：看看其他创作者都在做什么，先模仿再超越

既然这么重要，那我们当然需要一个好用的智能体来帮我们自动收集这些视频。

但是，批量获取抖音视频内容这件事，一直有技术门槛。很多朋友因为不懂技术，只能花钱买工具来完成这项任务。

今天我要分享一个Coze智能体的解决方案，小白也能搭建。

只需输入自己赛道的关键词就能自动批量获取爆款视频内容，轻松实现100条爆款视频的采集工作。效果如下：

2.智能体的搭建流程

智能体的搭建流程主要分为两个步骤：梳理工作流、设置智能体。

2.1 梳理工作流

将对标账号监控的场景流程转化为可自动化运行的工作流节点。

根据关键词，批量获取热门视频
批量获取视频详细信息
将数据添加到多维表格

2.2 设置智能体

设置人设与逻辑：配置热点监控智能体的特征、回复风格和决策逻辑
绑定工作流：将工作流与智能体关联，赋予执行具体任务的能力
设置触发器：定义智能体的启动条件和触发规则，让它能定时执行工作流，采集热门视频。
测试并发布：全面的功能测试，确认正常后将智能体正式发布到生产环境

3.创建工作流

登录Coze官网，在“资源库-工作流”里新建一个空白工作流，取名“fetch_douyin_hot_videos_daily”。

3.1 开始节点

3.2 根据关键词，批量获取热门视频

我们将使用【视频搜索】插件的douyin_search功能。通过这个功能，我们可以批量获取热门视频。

插件节点：根据关键词，批量获取热门视频

输入：
- api_token：点击“感叹号”，通过网站可以获取。
- keyword：关键词，从开始节点获取
- page：第一页
- publish_time：发布时间，可用值: _0(不限), _1(一天之内), _7(一周之内), _180(半年之内)，这里我们选择_7
- sort_type：排序类型，可用值: _0(综合), _1(最多点赞), _2(最新发布)，这里我们选择_1

3.3 批量获取视频详细信息

1.选择器节点：校验视频列表不为空

2.批处理节点：批量获取视频详细信息

输入：
- aweme_list：从"根据关键词，批量获取热门视频"节点的输出变量中，选择business_data
- keyword：关键词，从开始节点获取
- page：第一页
- publish_time：发布时间，可用值: _0(不限), _1(一天之内), _7(一周之内), _180(半年之内)，这里我们选择_7
- sort_type：排序类型，可用值: _0(综合), _1(最多点赞), _2(最新发布)，这里我们选择_1
输出：
- new_aweme_list：处理后的视频列表

3.选择器节点：校验视频信息不为空

4.视频搜索插件：获取单个视频详细信息（douyin_data）

输入：
- api_token：点击“感叹号”，通过网站可以获取。
- douyin_url：从批量获取视频详细信息节点的输出中，选择share_url

5.代码节点：将视频详情整合进视频列表中

输入：
- aweme_detail：从获取单个视频详细信息节点的输出中，选择aweme_detail
- aweme：从批量获取视频详细信息节点的输出中，选择item
输出：
- aweme：处理后的单条视

下面是处理数据的Python代码：

async def main(args: Args) -> Output:

    params = args.params

    aweme_detail = params.get("aweme_detail", {})

    aweme = params.get("aweme", {})

    aweme["aweme_detail"] = aweme_detail

    ret: Output = {

        "aweme": aweme

    }

    return ret

3.4 将数据添加到多维表格

1.代码节点：将信息整理为飞书表格可以使用的数据

输入：
- aweme_list：从"批量获取视频详细信息"节点的输出中，选择new_aweme_list
- keywords：从开始节点中，选择keyword
输出：
- records：处理后的表格数据，选择Array